光學(xué)成像探測系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)探測、識別、偵探以及戰(zhàn)場態(tài)勢感知的核心系統(tǒng)。但是,受大口徑光學(xué)鏡頭的加工工藝及探測器制作工藝的限制,傳統(tǒng)光學(xué)成像探測系統(tǒng)的分辨率提升比較困難。為了解決這個問題,在光學(xué)成像系統(tǒng)中引入了編碼孔徑技術(shù),編碼孔徑成像技術(shù)通過在傳統(tǒng)成像系統(tǒng)中加入特定的編碼模板,使物空間的大量高頻信息進(jìn)入探測器,之后采用合適的圖像重建算法對編碼后的圖像進(jìn)行重建,可恢復(fù)出目標(biāo)的高頻信息,從而提升系統(tǒng)的成像分辨率。但是,現(xiàn)有的圖像重建算法對PSF精度要求較高,且對圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)具有局限性,本文研究編碼孔徑成像圖像復(fù)原算法,首先估計出系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),然后用改進(jìn)梯度平滑邊界算法以及TVAL3算法對模糊圖像復(fù)原,最后搭建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在圖像重構(gòu)中的優(yōu)越性。首先,研究編碼孔徑成像技術(shù)的基本原理和模型,研究最優(yōu)編碼模板的選取方法、點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的估計方法及常用的圖像質(zhì)量評價方法。其次,利用估計的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)和圖像復(fù)原算法進(jìn)行圖像重建,針對維納濾波復(fù)原算法在圖像重建時存在的振鈴效應(yīng),提出了一種改進(jìn)的梯度平滑邊界算法,該算法不僅可減小噪聲且能有效抑制振鈴效應(yīng),仿真結(jié)果表明,相比梯度平滑邊界算法,該算法對振鈴效應(yīng)... 

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 課題研究的目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 編碼孔徑技術(shù)的國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.2 圖像復(fù)原算法的國內(nèi)外現(xiàn)狀
    1.3 課題的研究內(nèi)容及論文安排
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 章節(jié)布局
2 光學(xué)編碼孔徑成像技術(shù)理論基礎(chǔ)
    2.1 光學(xué)編碼孔徑成像系統(tǒng)的基本原理
        2.1.1 透鏡編碼成像
        2.1.2 掩模作用
    2.2 最優(yōu)編碼孔徑的選取方法
        2.2.1 Kullback-Leibler散度法
        2.2.2 調(diào)制傳遞函數(shù)法
    2.3 編碼孔徑成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)
        2.3.1 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的定義和作用
        2.3.2 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的估算方法
    2.4 編碼孔徑成像系統(tǒng)的重建像質(zhì)評價方法
        2.4.1 主觀質(zhì)量評價方法
        2.4.2 客觀質(zhì)量評價方法
    2.5 本章小結(jié)
3 基于維納濾波的編碼孔徑圖像復(fù)原算法
    3.1 圖像復(fù)原算法概況
    3.2 改進(jìn)維納濾波復(fù)原算法
        3.2.1 算法總體思路
        3.2.2 改進(jìn)維納濾波參數(shù)求解
        3.2.3 消除振鈴效應(yīng)
    3.3 改進(jìn)維納濾波圖像復(fù)原效果圖
    3.4 本章小結(jié)
4 基于全變差正則化的圖像復(fù)原算法
    4.1 正則化圖像復(fù)原方法
    4.2 全變差正則化圖像復(fù)原
    4.3 全變差圖像復(fù)原模型的求解方法
        4.3.1 兩步迭代收縮算法
        4.3.2 FTVd算法
        4.3.3 TVAL3 算法
    4.4 全變差圖像復(fù)原效果圖
    4.5 本章小結(jié)
5編碼孔徑成像系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)光路
    5.2 實(shí)驗(yàn)裝置
    5.3 實(shí)驗(yàn)步驟
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 后續(xù)研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]反射式壓縮編碼孔徑超分辨率成像技術(shù)研究[J]. 畢祥麗.  光電技術(shù)應(yīng)用. 2016(03)
[2]路面功率譜密度換算及不平度建模理論研究[J]. 杜峰,葛曉成,陳翔,丁金全.  振動.測試與診斷. 2015(05)
[3]運(yùn)動模糊圖像邊緣振鈴效應(yīng)的抑制方法[J]. 王靖,施剛,張磊,韓斌,黃子娟.  電子測量技術(shù). 2013(05)
[4]壓縮感知基本理論:回顧與展望[J]. 邵文澤,韋志輝.  中國圖象圖形學(xué)報. 2012(01)
[5]基于Bayes估計的雙小波維納濾波電能質(zhì)量信號去噪算法[J]. 張明,李開成,胡益勝.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2011(04)
[6]波前編碼離軸三反光學(xué)系統(tǒng)圖像復(fù)原[J]. 閆鋒,張學(xué)軍.  紅外與激光工程. 2010(03)
[7]一款超薄非球面手機(jī)鏡頭設(shè)計[J]. 黃航星,金偉民,魯丁.  應(yīng)用光學(xué). 2010(03)
[8]全變差圖像恢復(fù)的交替方向乘子法[J]. 張崢嶸,孫玉寶,黃麗麗,韋志輝.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(14)
[9]一種自適應(yīng)去除振鈴濾波新算法[J]. 周家玉,殷瑞祥.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2010(04)
[10]抑制復(fù)原圖像振鈴波紋的頻域循環(huán)邊界算法[J]. 趙剡,李東興,許東.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2006(11)

博士論文
[1]隨機(jī)散射光學(xué)系統(tǒng)的聚焦與圖像恢復(fù)算法研究[D]. 龔昌妹.西安電子科技大學(xué) 2017
[2]非球面相位恢復(fù)檢測技術(shù)研究[D]. 丁凌艷.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[3]X光編碼孔徑成像理論及實(shí)驗(yàn)研究[D]. 程麗紅.大連理工大學(xué) 2006

碩士論文
[1]計算光學(xué)成像系統(tǒng)圖像重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 謝遜.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于波前編碼的大F/#光學(xué)系統(tǒng)成像特性及像差抑制方法研究[D]. 李強(qiáng).蘇州大學(xué) 2017
[3]基于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)估計的正則化圖像復(fù)原方法[D]. 曲榮召.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于編碼光圈的寬景深成像研究[D]. 姜斌.天津大學(xué) 2016
[5]基于全變差正則化的圖像復(fù)原[D]. 田玉針.天津大學(xué) 2016
[6]視頻質(zhì)量客觀評價算法研究[D]. 張聰.天津大學(xué) 2016
[7]面向3D視頻終端的感知質(zhì)量預(yù)測模型研究[D]. 丁晟.寧波大學(xué) 2015
[8]編碼掩模紅外成像建模與評價研究[D]. 張傲.天津大學(xué) 2014
[9]基于Total Variation的圖像恢復(fù)算法研究[D]. 李勇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[10]編碼孔徑成像系統(tǒng)的特性研究[D]. 沈沖.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號：3655039